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16.03.2001 - 

Von der Meta-Suchmaschine bis zum Knowledge-System

Intelligente Agenten - eine Enabling Technology

Der Begriff des intelligenten Softwareagenten ist aufgrund der vielfältigen Angebote schwer einzugrenzen. Es tauchen allerdings immer wieder Schlagworte und Eigenschaften auf, die Hendrik Muth* von Programmen sprechen lassen, die autonom und zielorientiert Aktionen für ihren Benutzer ausführen. Anhand von fünf Produkten beleuchtet der Autor das Einsatzspektrum von Agentensoftware.

Häufige Begriffe und Schlagworte, die im Zusammenhang mit Agentensoftware genannt werden, sind Lernfähigkeit, Mobilität, Flexibilität, Anpassung an die Bedürfnisse des Benutzers, Kommunikationsfähigkeit sowie die Eigenschaft, selbständig aktiv zu werden. Derzeit gibt es jedoch kein Programm auf dem Markt, das die meisten, geschweige denn alle dieser Funktionen aufweist. Die Vision eines Agenten, der automatisch die vielfältigsten Aufgaben für einen Menschen übernimmt, ist noch Zukunftsmusik. Dennoch gibt es bereits Lösungen, die die genannten Features in den wichtigsten Ansätzen aufweisen.

Je nach VerwendungszweckGenau genommen ist es nicht notwendig, dass ein intelligenter Agent all diese Eigenschaften besitzt. Seine Funktionen können je nach dem Verwendungszweck der Agentensoftware ganz unterschiedlich sein. Ein Agent, der beispielsweise im Internet nach relevanten Informationen für seinen Benutzer suchen soll, muss im günstigsten Fall über eine gewisse Lernfähigkeit verfügen, um dessen Interessen besser kennen zu lernen. Dagegen ist für ein Programm, das im Auftrag seines Benutzers Karten für eine bestimmte Veranstaltung bestellen soll, die Kommunikationsfähigkeit entscheidend - etwa um sich mit dem Agenten der Verkaufsstelle verständigen zu können oder den Benutzer über Terminänderungen zu informieren.

Durch die enorme Datenfülle im Internet ist es extrem schwierig geworden, in vertretbarer Zeit an bestimmte Informationen zu gelangen. Die Ideallösung bei diesem Problem ist ein intelligenter Agent, der genau weiß, welche Informationen sein Benutzer wünscht, und der gegebenenfalls durch dessen positives beziehungsweise negatives Feedback dazulernt. Zusätzlich wäre es von Vorteil, wenn dem Agenten ein Zeitplan vorgegeben werden könnte, in dem festgehalten ist, wann und wie oft er sich auf die Suche machen soll, um den Anwender dann automatisch, etwa per E-Mail, über die neuesten Ergebnisse auf dem Laufenden zu halten. Diese Art des Einsatzes ist ideal für die Frühaufklärung geeignet: Der Agent sucht für das Frühaufklärungssystem nach Seiten zu festgelegten Themen und liefert sie an die Benutzer. Diese entscheiden dann, welche Meldungen relevant sind.

Eine andere Anwendung ist der Einsatz eines Shopping-Agenten im Rahmen von E-Commerce-Angeboten. Das Programm stellt auf Wunsch des Benutzers bei den verschiedenen Internet-Anbietern Anfragen nach bestimmten Produkten und vergleicht die Angebote in erster Linie bezüglich der Preise, aber auch hinsichtlich der Lieferbedingungen und Produktbeschreibungen. Dem Benutzer werden dann Vorschläge unterbreitet, so dass dieser über die günstigsten Angebote informiert ist. Zusätzlich zu dieser Preisvergleichfunktion könnte der Agent dem Benutzer durch Beobachtung der Produkte noch weitere Informationen liefern, die dessen Interessenprofil entsprechen.

Schließlich sei noch ein drittes mögliches Einsatzgebiet erwähnt: die Verwendung eines intelligenten Agenten als eine Art persönlichen Assistenten, der unterschiedliche Aufgaben im privaten und geschäftlichen Umfeld seines Benutzers übernehmen könnte. Vorstellbar sind beispielsweise ein PC-Assistent, der den User während der Arbeit darauf hinweist, wie er ein ähnliches Problem zuvor gelöst hat, oder ein Assistent zur Koordination von Terminen.

Um einen besseren Eindruck davon zu gewinnen, was intelligente Agenten alles leisten können, sind im Folgenden einige konkrete Produkte beispielhaft beschrieben. Die Auswahl erfolgte so, dass die Vielfalt der Anwendungen deutlich wird.

Ein Tracker beobachtet Themen"Bullseye" (info.intelliseek.com/prod/bullseye_pro.htm) ist in erster Linie eine Meta-Suchmaschine. Im Vergleich zu den herkömmlichen Lösungen, die im WWW zur Verfügung stehen (zum Beispiel Metacrawler), weist sie allerdings einige zusätzliche Eigenschaften auf. Ein entscheidender Vorteil ist die sehr große Anzahl von Datenquellen, über die die Suche laufen kann. Dabei werden nicht nur die gewöhnlichen Suchmaschinen wie Yahoo oder Altavista angesprochen. Es besteht auch die Möglichkeit, Newsgroups oder andere Nachrichtenquellen zu durchforsten. Die gefundenen Ergebnisse können vom Benutzer kommentiert und in übersichtlicher Form als HTML-Report gespeichert werden.

Der nützlichste Bestandteil der Bullseye-Suchtechnologie ist aber wohl der so genannte Tracker. Mit seiner Hilfe lassen sich Themen, zu denen genauere Informationen gewünscht werden, über einen längeren Zeitraum hinweg beobachten. Hierfür wird zusätzlich zum eigentlichen Suchbegriff spezifiziert, wann und wie oft diese Suche durchgeführt werden soll. Bullseye erstellt dann beispielsweise einmal pro Woche automatisch einen Ergebnisreport, der die Resultate der letzten Suche zusammenfasst, und zwar ohne die bereits in einem früheren Report ausfindig gemachten Websites. Die Ergebnisse liefert Bullseye beispielweise per E-Mail. Darüber hinaus bietet der Tracker die Möglichkeit, bestimmte Websites in gewissen Abständen beobachten zu lassen und den Benutzer zu informieren, falls sich an deren Inhalt etwas geändert hat.

"Searchpad" (www.searchpad.com) ist in Funktionalität und Eigenschaften dem Produkt Bullseye ähnlich. Auch hierbei handelt es sich eigentlich um eine Meta-Suchmaschine, also um ein Programm, das verschiedene andere Suchmaschinen anspricht und deren Ergebnisse zusammenfassend darstellt. Insgesamt ist die Anzahl der Suchmaschinen, die von Searchpad verwendet werden, aber geringer als bei Bullseye. Dafür wurde auf einige andere Features größerer Wert gelegt.

Nachdem der Benutzer von Searchpad die Seite mit den Suchergebnissen erhalten hat, kann er diese (falls gewünscht auch offline) durchsehen und dem Programm sein Feedback zu der jeweiligen Seite übermitteln. Dazu teilt er das Dokument in eine von fünf Kategorien (höchst relevant bis völlig irrelevant) ein und begründet diese Einteilung. Dies geschieht, indem er Schlüsselwörter aus dem Dokument spezifiziert, aufgrund derer er die Seite für gut oder schlecht befunden hat. Ein Feedback kann auch so erfolgen, dass der Benutzer dem Programm Schlagwörter mitteilt, die in dem Dokument nicht vorkamen. Sind die Einteilungen für einige Seiten vorgenommen, klassifiziert Searchpad auch die anderen, noch nicht beurteilten Dokumente und ordnet sie in eine der fünf Kategorien ein. So lässt sich schnell erkennen, welche Seiten wichtig sind und welche nicht.

Zusätzlich muss der Anwender jede Suche einem so genannten Topic (Thema) zuordnen. Alle Feedbacks einer Suche werden dann in einem Topic File gespeichert. Auf diese Weise erfolgt bei einer neuen Suche innerhalb eines Themas von Beginn an eine Einteilung in die unterschiedlichen Kategorien. Natürlich kann zu jeder neuen Suche noch eine weitergehende Beurteilung der Dokumente erfolgen.

In Kategorien ordnenWährend Bullseye und Searchpad vergleichsweise einfache Programme sind, die sich zum Teil auch für den privaten Gebrauch eignen, ist die "Infomagnet"-Plattform von Compassware (www.compassware.com) für den professionellen Einsatz in Unternehmen gedacht. Infomagnet ist in der Lage, Informationen aus den unterschiedlichsten Datenquellen zu beschaffen. Das Programm greift also nicht nur auf Suchmaschinen und das WWW zurück, sondern sucht zum Beispiel auch in einem Intranet und in Datenbanken. Eine weitere Eigenschaft, die Infomagnet von den beiden zuvor erwähnten Produkten unterscheidet, ist die Lernfähigkeit. Bei jeder Benutzung besteht die Möglichkeit, ein Feedback zu den gefundenen Informationen abzugeben. Dieses besteht nicht, wie bei Searchpad, aus der Angabe von Schlüsselwörtern, die in dem Dokument vorhanden waren beziehungsweise gefehlt haben. Vielmehr muss nur die Kennzeichnung relevant oder nicht relevant getroffen werden, was weniger Zeit beansprucht.

Mit der Benutzung lernenMit jedem abgegebenen Feedback lernt Infomagnet etwas über die Interessen des Benutzers dazu und ergänzt dessen Profil um das neu erworbene Wissen. So werden die Ergebnisse mit jeder Benutzung besser. Das Produkt übermittelt also nicht nur die von einer Suchmaschine erhaltenen Informationen, sondern filtert diese zuvor entsprechend dem jeweiligen Interessenprofil.

"Netperceptions" (www.netperceptions.com) bietet unterschiedliche Lösungen an, die ihren Schwerpunkt alle im Bereich Profiling und Collaborative Filtering haben. Dabei unterscheidet der Hersteller drei verschiedene Anwendungsgebiete: E-Commerce, Knowledge-Management und Datenanalyse. Hier soll vor allem das Knowledge-Management-Konzept näher betrachtet werden.

Ein großes Problem in vielen Unternehmen ist, dass insgesamt zwar viel Wissen im Haus vorhanden ist, der Großteil der Mitarbeiter aber nur Kenntnisse über die Vorgänge im näheren Umfeld besitzt. Oft ist zum Beispiel unklar, dass eine bestimmte Aufgabe beziehungsweise ein bestimmtes Problem bereits an anderer Stelle bearbeitet wurde. In solchen Fällen wird das Rad nicht selten zum zweiten Mal erfunden.

KM-Profil für jeden NutzerDas Knowledge-Management-Prinzip von Netperceptions beruht darauf, für jeden Benutzer der Software ein persönliches Profil aufzubauen. Das geschieht sowohl durch implizite als auch durch explizite Beurteilung seiner Interessen. Das heißt, es wird durch explizites Feedback des Benutzers, aber auch implizit durch Beobachtung seiner Interessen, herausgefunden, welche Art von Informationen für ihn wertvoll sind. Auf diese Weise erzeugt das System Schritt für Schritt ein Knowledge Network. Dieses gibt an, wer durch ein ähnliches Profil mit einer anderen Person im Unternehmen verbunden ist. Für jeden Mitarbeiter wird also eine persönliche Community aufgebaut, die Leute umfasst, die an ähnlichen Projekten arbeiten und an der Lösung vergleichbarer Probleme interessiert sind.

Aufbau eines WissensnetzesAuf ihrer persönlichen Startseite werden die Benutzer dann über die Mitglieder ihrer Community informiert. Es lassen sich die Profile einsehen, um festzustellen, ob man beispielsweise bei der Lösung eines Problems behilflich sein kann. Die Benutzer erhalten eine Liste von Dokumenten, die inhaltlich zum jeweiligen Interessenprofil passen und die unter Umständen in Datenquellen des Unternehmens gespeichert sind, auf die sonst wohl nie zugegriffen würde. Außerdem besteht die Möglichkeit, sich die verschiedenen Beziehungen zwischen den Mitarbeitern grafisch darstellen zu lassen, um einen Überblick über das Knowledge Network zu bekommen.

Die Produkte von Artificial Life (www.artificial-life.com) sind in erster Linie Lösungen für die Bereiche E-Commerce und Customer-Relationship-Management (CRM). Für E-Commerce gibt es den "Alife-Roboshop", eine Plattform, die es dem Kunden einer E-Commerce-Site ermöglicht, sich interaktiv mit den Agenten von Artificial Life zu unterhalten und sich von ihm beispielsweise Fragen zu den Produkten beantworten oder Empfehlungen geben zu lassen. Der Benutzer wird beim Besuch der Seite von einem dreidimensionalen virtuellen Verkäufer (Alife-Webguide) begrüßt und kann mit ihm in natürlicher Sprache kommunizieren.

Roboshop übernimmt unterschiedliche Aufgaben: Angefangen bei der Beantwortung von Fragen zu Produkten und Diensten des Anbieters über Fragen an den Benutzer, um dessen Wünsche genauer kennen zu lernen, bis zu den daraus resultierenden Vorschlägen und Empfehlungen für den Benutzer. Der große Vorteil bei dieser Art der Personalisierung ist, dass nicht nur durch das Navigationsverhalten innerhalb der Angebote ein Profil erstellt werden kann, sondern auch durch die Gespräche zwischen Mensch und dem intelligenten Agenten (siehe Grafik Roboshop in Aktion).

Die wichtigsten Komponenten von "Alife-eCRM" sind der Alife-Webguide, "Alife-Stan" und der "Alife-Messenger". Webguide ist hier weitgehend die unter E-Commerce beschriebene Lösung. Alife-Stan steht für Smart Text Analyzer, hat also die Aufgabe, die Gespräche, die bei der Kommunikation mit dem Agenten entstehen, und die eingehenden E-Mails zu analysieren und auszuwerten. Der Alife-Messenger schließlich ist ein Tool zur automatischen Beantwortung von E-Mails. Mit Hilfe dieser Komponenten versucht Artificial Life Ziele wie zum Beispiel das Profiling der User zu erreichen. Außerdem besteht die Möglichkeit, sich von eCRM Reports und Statistiken zur Kommunikation des Agenten mit dem Benutzer generieren zu lassen. So wird deutlich, welche Art von Konversation die Benutzer auf der Web-Seite mit dem Agenten führen.

*Hendrick Muth ist freier Autor in Erlenbach

Abb: Durch Feedback lernen

Die "Infomagnet"-Plattform ist in der Lage, Informationen aus den unterschiedlichsten Datenquellen zu beschaffen. Quelle: Compassware/Muth